결점 진단 기구를 위한 새로운 조건 미곡 낟알 품질 분석기

인펙션 배경

우리의 회사에 의해 개발되고 생산된 쌀 품질 AI 시각적 진단 기구는 쌀 상승과 컨베잉 송유관으로, 쌀 처리 생산 라인으로 연결되고 쌀이 정기적으로 품질 분석을 위한 전달 송유관으로부터 추출됩니다. 제품안전과 추적가능성을 개선하기 위해 가끔 정상 입자, 발아 곡물, 이질적 눈, 잔디 씨앗, 복백미, 곤충용 먹게 된 곡물, 기베렐라 곡물, 큰 파쇄립, 작은 파쇄립, 검은 거텀 곡물, 음란, 기타 등등 쌀의와 형태 통계 리포트를 발견하고 분석하세요.

쌀 품질 AI 시각적 진단 기구는 쌀을 분석하기 위해 전통적 머신 비전 방법과 인공 지능 알고리즘을 결합시킵니다. 처음으로, 전통적 시각적 방법은 비디오 프레임에서 쌀류를 분할하는데 사용되고 그리고 나서 인공 지능 알고리즘이 곤충용 부식, 발아, 주형과 다른 문제가 있든지 아니든지 양분된 쌀류와 판사의 특성을 확인하는데 사용됩니다. 동시에, 2 고해상도 카메라는 쌀의 앞과 뒤쪽을 사진을 찍는데 사용되었고 양측의 특성이 분석되었습니다. 알고리즘을 통하여 하나씩 쌀의 앞과 뒤쪽과 제휴하고, 완전한 쌀의 특성을 합성하기 위해 그들의 각각 특성을 결합시키세요.

검출 원리

쌀을 분석하기 위해 전통적 머신 비전 방법과 인공 지능 알고리즘을 결합시키세요. 처음으로, 비디오 프레임에서 쌀류를 분할하기 위해 전통적 비전 방법을 이용하고, 곤충들이 있을지 결정하기 위해 세그먼트화 쌀류의 특성을 확인하기 위해 그리고 나서 인공 지능 알고리즘을 사용하세요. 나방, 발아, 곰팡이가 핌과 다른 문제. 동시에, 2 고해상도 카메라는 쌀의 앞과 뒤쪽을 사진을 찍는데 사용되었고 양측의 특성이 분석되었습니다. 등록 알고리즘을 통하여, 쌀의 앞과 뒤쪽은 하나씩 등록되고 그들의 각각 특성이 완전한 미곡 낟알의 특성을 획득하기 위해 결합됩니다.

장비 details&key 기술

1.자동 2원화 : 전통적 2원화 방법, 자동 2원화와 비교하여 이미지의 최전면과 배경을 분할하기 위한 사용 깊은 신경망은 다양한 조명 조건에 적용되고, 쌀 분할, 빠르고 강건한 높은 것의 평활기 가장자리라는 유리한 입장에 있을 수 있습니다.

2.접착 쌀 분절 알고리즘 : 연결된 도메인 기반 방법은 접착 쌀을 분할할 수 없습니다. 깊은 신경망은 인스턴스 레벨에 접착 쌀을 분할하는데 사용되며, 그것이 l000fps의 속도에 도달할 수 있고, 실시간으로 접착 쌀을 처리할 수 있습니다.

3.건강미 특성 인식 알고리즘 : 그것은 가벼운 신경망을 채택하고, 반 감독 학습 방법을 통합합니다. 모델은 단지 데이터를 표시함으로써 반복적으로 최적화될 수 있습니다. 그것은 고정밀도와 고속과 편리한 배치라는 유리한 입장에 있습니다.

AI 알고리즘의 장점

•  AI 알고리즘 : 환경과 배경 교란에 적응한 고안정성 ; 다른 결함 샘플은 훈련한 후 자동적으로 확인될 수 있습니다
• 데이터이즘 : 독립적 데이터베이스, 저장 다중 샘플은 좋지 않은 제품을 분석하고, 역사를 보유합니다
• 다중 방위 : 360 '포괄적 내부와 바깥에서 샘플
• 고 정밀도 : 검출 정확도는 높을 수 있습니다
• 모듈화, 유연하게 고객 실제 필요에 따라 검출 기능을 증가시키거나 감소시킬 수 있습니다
• 작동하도록 쉽습니다 : 그것은 작동하도록 쉽고 유지하도록 쉽습니다
• 안전성 : 의약품 생산 환경으로 완전히 순응한 의학 등급 소재 제조업

기계 가공 프로세스